วิธีการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลการฝึกอบรม AI

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ต้องการข้อมูลและต้องการมาก ในการรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นไม่ใช่ความท้าทายเสมอไป ในสภาพแวดล้อมปัจจุบัน โดยมีเซตข้อมูลสาธารณะมากมายและข้อมูลที่สร้างขึ้นทุกวัน อย่างไรก็ตาม การรักษาความปลอดภัยเป็นอีกเรื่องหนึ่ง

ขนาดที่มากของเซตข้อมูลการฝึกอบรม AI และผลกระทบของโมเดล AI ทำให้ได้รับความสนใจจากนักอาชญากรรมทางไซเบอร์ เมื่อความพึ่งพา AI เพิ่มขึ้น ทีมที่พัฒนาเทคโนโลยีนี้ควรใช้ความระมัดระวังในการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลการฝึกอบรมให้ปลอดภัย

เหตุใดข้อมูลการฝึกอบรม AI จึงต้องการความปลอดภัยที่ดีกว่า

ข้อมูลที่คุณใช้ในการฝึกอบรมโมเดล AI อาจสะท้อนถึงบุคคล ธุรกิจ หรือเหตุการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง ดังนั้น คุณอาจจัดการข้อมูลที่สามารถระบุได้ (PII) จำนวนมาก ซึ่งจะทำให้เกิดการละเมิดความเป็นส่วนตัวอย่างมีนัยสำคัญหากถูกเปิดเผย ในปี 2023 Microsoft ได้รับผลกระทบจากเหตุการณ์ดังกล่าว โดยไม่ได้ตั้งใจเปิดเผย 38 เทระไบต์ของข้อมูลส่วนบุคคล ระหว่างโครงการวิจัย AI

เซตข้อมูลการฝึกอบรม AI อาจมีความเสี่ยงต่อการโจมตีแบบก่อการร้ายที่เป็นอันตรายมากขึ้น นักอาชญากรรมทางไซเบอร์สามารถเปลี่ยนแปลงความน่าเชื่อถือของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยการแก้ไขข้อมูลการฝึกอบรมหากพวกเขาเข้าถึงได้ เป็นการโจมตีที่เรียกว่าการปนเปื้อนข้อมูล และนักพัฒนา AI อาจไม่สังเกตเห็นผลกระทบจนกว่าจะสายเกินไป

การวิจัยแสดงให้เห็นว่าการปนเปื้อน เพียง 0.001% ของเซตข้อมูล ก็เพียงพอแล้วที่จะทำให้โมเดล AI เสียหาย โดยไม่มีการป้องกันที่เหมาะสม การโจมตีแบบนี้อาจนำไปสู่ผลกระทบที่รุนแรงเมื่อโมเดลได้รับการนำไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมการขับขี่อัตโนมัติที่ถูกปนเปื้อนอาจไม่สามารถสังเกตเห็นคนเดินถนนได้ หรือเครื่องมือ AI ที่สแกนเรซูเม่อาจสร้างผลลัพธ์ที่มีอคติ

ในสถานการณ์ที่ไม่รุนแรงนัก ผู้โจมตีอาจขโมยข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์จากเซตข้อมูลการฝึกอบรมในความพยายามของการ间諜ทางอุตสาหกรรม พวกเขายังอาจล็อกผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตออกจากฐานข้อมูลและเรียกร้องค่าไถ่

เมื่อ AI มีความสำคัญต่อชีวิตและธุรกิจมากขึ้น นักอาชญากรรมทางไซเบอร์ยังคงได้รับประโยชน์มากขึ้นจากการโจมตีฐานข้อมูลการฝึกอบรม ดังนั้นความเสี่ยงเหล่านี้จึงเป็นเรื่องที่น่ากังวลมากขึ้น

5 ขั้นตอนในการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลการฝึกอบรม AI

เมื่อพิจารณาถึงการคุกคามเหล่านี้ ควรให้ความสำคัญกับความปลอดภัยเมื่อฝึกอบรมโมเดล AI ต่อไปนี้คือ 5 ขั้นตอนที่ต้องปฏิบัติตามเพื่อรักษาความปลอดภัยของข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณ

1. ลดข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนในเซตข้อมูลการฝึกอบรม

การลดจำนวนรายละเอียดที่มีความละเอียดอ่อนในเซตข้อมูลการฝึกอบรมของคุณเป็นหนึ่งในมาตรการที่สำคัญที่สุด ข้อมูล PII หรือข้อมูลที่มีค่าในฐานข้อมูลของคุณน้อยลง ก็จะทำให้เป็นเป้าหมายที่น่าสนใจสำหรับแฮกเกอร์น้อยลง และการละเมิดจะน้อยลงหากเกิดขึ้นในสถานการณ์เหล่านี้

โมเดล AI มักไม่ต้องการใช้ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงระหว่างการฝึกอบรม ข้อมูลสังเคราะห์เป็นทางเลือกที่มีค่า โมเดลที่ฝึกอบรมด้วยข้อมูลสังเคราะห์สามารถ มีความแม่นยำเท่ากันหรือมากกว่า โมเดลอื่น ๆ ดังนั้น คุณจึงไม่ต้องกังวลเรื่องปัญหาประสิทธิภาพ เพียงแค่แน่ใจว่าเซตข้อมูลที่สร้างขึ้นมีลักษณะและทำงานเหมือนข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง

ทางเลือกอื่นคือ คุณสามารถลบข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนออกจากเซตข้อมูลที่มีอยู่ เช่น ชื่อ ที่อยู่ และข้อมูลทางการเงิน เมื่อต้องการใช้ข้อมูลเหล่านี้สำหรับโมเดลของคุณ ให้พิจารณาแทนที่ด้วยข้อมูลตัวแทนหรือสลับข้อมูลระหว่างบันทึก

2. จำกัดการเข้าถึงข้อมูลการฝึกอบรม

หลังจากที่คุณรวบรวมเซตข้อมูลการฝึกอบรมแล้ว คุณต้องจำกัดการเข้าถึง ต้องปฏิบัติตามหลักการของสิทธิ์ที่น้อยที่สุด ซึ่งระบุว่าผู้ใช้หรือโปรแกรมใดๆ ควรสามารถเข้าถึงเฉพาะสิ่งที่จำเป็นในการทำงานให้เสร็จสิ้นเท่านั้น ผู้ที่ไม่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมไม่จำเป็นต้องเห็นหรือโต้ตอบกับฐานข้อมูล

จำกัดซอฟต์แวร์และอุปกรณ์ ไม่ใช่แค่ผู้ใช้เท่านั้น เครื่องมือที่สามารถเข้าถึงฐานข้อมูลการฝึกอบรมได้ควรเป็นโมเดล AI ตัวมันเองและโปรแกรมที่คุณใช้ในการจัดการข้อมูลระหว่างการฝึกอบรม

3. 암호化และสำรองข้อมูล

การเข้ารหัสเป็นมาตรการป้องกันที่สำคัญอีกประการหนึ่ง ในขณะที่ไม่ใช่แอลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรทั้งหมดสามารถฝึกอบรมข้อมูลที่เข้ารหัสได้ คุณสามารถเข้ารหัสและถอดรหัสข้อมูลระหว่างการวิเคราะห์ จากนั้นเข้ารหัสอีกครั้งเมื่อคุณเสร็จสิ้น หรือค้นหาโครงสร้างโมเดลที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ขณะเข้ารหัส

การสำรองข้อมูลการฝึกอบรมของคุณในกรณีที่เกิดเหตุการณ์ใดๆ กับข้อมูลนั้นเป็นสิ่งสำคัญ สำรองข้อมูลควรอยู่ในตำแหน่งที่แตกต่างจากสำเนาหลัก ขึ้นอยู่กับว่าเซตข้อมูลของคุณมีความสำคัญต่อภารกิจมากเพียงใด คุณอาจต้องเก็บสำเนาหนึ่งออฟไลน์และอีกหนึ่งอินเทอร์เน็ต จำไว้ว่าให้เข้ารหัสสำรองข้อมูลทั้งหมดด้วย

เมื่อพูดถึงการเข้ารหัส ควรเลือกวิธีการอย่างรอบคอบ มาตรฐานที่สูงกว่าเสมอเป็นที่น่าพอใจ แต่คุณอาจต้องการพิจารณาอัลกอริทึมการเข้ารหัสที่ทนต่อการโจมตีแบบควอนตัมเมื่อภัยคุกคามจากการโจมตีแบบควอนตัมเพิ่มขึ้น

4. ติดตามการเข้าถึงและการใช้งาน

แม้ว่าคุณจะปฏิบัติตามขั้นตอนเหล่านี้ นักอาชญากรรมทางไซเบอร์ก็สามารถฝ่าฝืนการป้องกันของคุณได้ ดังนั้น คุณจึงต้องติดตามการเข้าถึงและการใช้งานรูปแบบกับข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณอย่างต่อเนื่อง

การแก้ปัญหาแบบอัตโนมัติมีแนวโน้มว่าจะจำเป็นในกรณีนี้ เนื่องจากองค์กรไม่มากมายนั้นมีระดับพนักงานที่สามารถดูสิ่งผิดปกติตลอด 24 ชั่วโมง การอัตโนมัติยังเร็วกว่าในการดำเนินการเมื่อมีสิ่งผิดปกติเกิดขึ้น ซึ่งนำไปสู่ ค่าใช้จ่ายในการละเมิดข้อมูลที่ลดลง 2.22 ดอลลาร์ โดยเฉลี่ยจากการตอบสนองที่เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

บันทึกทุกครั้งที่มีการเข้าถึงเซตข้อมูล การขอเข้าถึง การเปลี่ยนแปลงหรือโต้ตอบอื่นๆ กับเซตข้อมูล นอกจากการดูสิ่งผิดปกติในกิจกรรมเหล่านี้แล้ว ควรทบทวนกิจกรรมเหล่านี้เป็นประจำเพื่อหาความผิดปกติในวงกว้าง พฤติกรรมของผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตอาจเปลี่ยนแปลงไปตามเวลา ซึ่งอาจต้องมีการเปลี่ยนแปลงสิทธิ์การเข้าถึงหรือไบโอเมตริกซ์พฤติกรรมหากคุณใช้ระบบดังกล่าว

5. ประเมินความเสี่ยงอีกครั้งโดยสม่ำเสมอ

ในทำนองเดียวกัน ทีมพัฒนา AI ต้องตระหนักว่าความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นกระบวนการที่ต่อเนื่อง ไม่ใช่การแก้ปัญหาครั้งเดียว วิธีการโจมตีจะพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว และช่องโหว่หรือภัยคุกคามบางอย่างอาจหลุดรอดก่อนที่คุณจะสังเกตเห็น วิธีเดียวที่จะรักษาความปลอดภัยคือการประเมินสถานะความปลอดภัยของคุณอย่างสม่ำเสมอ

至少หนึ่งครั้งต่อปี ควรทบทวนโมเดล AI ของคุณ เซตข้อมูลการฝึกอบรม และเหตุการณ์ความปลอดภัยที่ส่งผลกระทบต่อทั้งสองอย่าง ตรวจสอบเซตข้อมูลและอัลกอริทึมเพื่อให้แน่ใจว่ามีการทำงานอย่างถูกต้องและไม่มีข้อมูลที่ถูกปนเปื้อน ข้อมูลที่ทำให้เข้าใจผิด หรือข้อมูลที่เป็นอันตรายอื่นๆ ที่มีอยู่ ปรับเปลี่ยนการควบคุมความปลอดภัยของคุณตามความจำเป็นเพื่อสิ่งผิดปกติที่คุณสังเกตเห็น

การทดสอบการเจาะระบบ ซึ่งผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทดสอบการป้องกันของคุณโดยพยายามฝ่าฝืน เป็นประโยชน์เช่นกัน 17% ของผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ทดสอบการเจาะระบบ至少หนึ่งครั้งต่อปี และ 72% ของผู้ที่ทำเช่นนั้นเชื่อว่ามันหยุดการละเมิดที่องค์กรของตน

ความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นกุญแจสำคัญในการพัฒนา AI ที่ปลอดภัย

การพัฒนา AI ที่มีจริยธรรมและปลอดภัยมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อประเด็นความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นจากการพึ่งพาการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพิ่มขึ้น การรักษาความปลอดภัยของฐานข้อมูลการฝึกอบรมของคุณเป็นขั้นตอนสำคัญในการตอบสนองความต้องการนั้น

ข้อมูลการฝึกอบรม AI มีค่าและเสี่ยงต่อการถูกโจมตีทางไซเบอร์มากเกินกว่าที่จะเพิกเฉยต่อความเสี่ยงด้านไซเบอร์ ติดตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อรักษาความปลอดภัยของข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณวันนี้